[发明专利]一种抗噪声数据的乳腺超声结节分割方法

摘要

本发明公开了一种抗噪声数据的乳腺超声结节分割方法，本发明使用Unet网络训练分割模型，根据损失函数对分割模型进行训练，优化模型参数，使用focalloss函数和diceloss函数联合作为训练模型的损失函数。对训练好的分割模型，通过输入乳腺二维超声图像，模型自动输出结节掩模图像，再运用阈值对掩模图像进行更新，再根据掩模图像标记原乳腺超声图像结节区域，得到分割结果。本发明突破了基础网络对数据集高可靠性的限制，本发明对训练数据集包含一定量的噪声数据具有很高的容忍性，降低了数据集扩充的难度，同时保证了高数据样本量对神经网络准确率的增益特性。